도커 Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭 수집

Datadog 에이전트와 Datadog-OpenMetrics 또는 Datadog-Prometheus 통합을 사용하여 컨테이너 내부의 애플리케이션에서 노출된 Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭을 수집하세요.

개요

버전 6.5.0부터 에이전트에 Prometheus 엔드포인트를 스크래핑할 수 있는 OpenMetrics 및 Prometheus 검사가 포함되어 있습니다. Datadog은 더 효율적이고 Prometheus 텍스트 형식을 완벽하게 지원하는 OpenMetrics 검사를 사용할 것을 권장합니다. 사용자 지정 검사 작성 등 OpenMetricsCheck 인터페이스의 고급 사용법은 개발자 도구 섹션을 참조하세요. 또한, 메트릭 엔드포인트가 텍스트 형식을 지원하지 않는 경우에만 Prometheus 검사를 사용하세요.

이 페이지에서는 이러한 검사의 기본 사용법을 설명하며, 이를 통해 Datadog 내에 노출된 모든 Prometheus 메트릭을 가져올 수 있습니다.

이 페이지에 있는 CLI 명령은 도커 런타임에 대한 것입니다. 컨테이너화된 런타임인 경우 docker를 nerdctl로 대체하며, 포드맨 런타임의 경우 podman으로 대체합니다.

설정

설치

아래 명령에서 <DATADOG_API_KEY>를 조직의 API 키로 대체하여 다른 컨테이너 옆에 있는 도커 에이전트를 시작합니다:

    docker run -d --cgroupns host \
    --pid host \
    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
    -v /proc/:/host/proc/:ro \
    -v /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro \
    -e DD_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>" \
    -e DD_SITE="<YOUR_DATADOG_SITE>" \
    gcr.io/datadoghq/agent:latest

    docker run -d --name dd-agent -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
    -v /proc/:/host/proc/:ro \
    -v /cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro \
    -e DD_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>" \
    -e DD_SITE="<YOUR_DATADOG_SITE>" \
    gcr.io/datadoghq/agent:latest

    docker run -d -e DD_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>" \
    -e DD_SITE="<YOUR_DATADOG_SITE>" \
    gcr.io/datadoghq/agent:latest

    참고: Datadog 사이트는 입니다.

    설정

    에이전트는 도커에서 실행 중인지를 감지하고 모든 컨테이너 라벨에서 Datadog-OpenMetrics 라벨을 자동으로 검색합니다. 자동 탐지는 파일 유형에 따라 다음의 라벨 형식을 예상합니다:

      LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["openmetrics"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='["{\"openmetrics_endpoint\":\"http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT> \",\"namespace\":\"<NAMESPACE>\",\"metrics\":[{\"<METRIC_TO_FETCH>\": \"<NEW_METRIC_NAME>\"}]}"]'

      다중 엔드포인트 예시

      LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["openmetrics","openmetrics"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{},{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='["{\"openmetrics_endpoint\":\"http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT> \",\"namespace\":\"<NAMESPACE>\",\"metrics\":[{\"<METRIC_TO_FETCH>\": \"<NEW_METRIC_NAME>\"}]}", "{\"openmetrics_endpoint\":\"http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT> \",\"namespace\":\"<NAMESPACE>\",\"metrics\":[{\"<METRIC_TO_FETCH>\": \"<NEW_METRIC_NAME>\"}]}"]'

      labels:
  com.datadoghq.ad.check_names: '["openmetrics"]'
  com.datadoghq.ad.init_configs: '[{}]'
  com.datadoghq.ad.instances: |
    [
      {
        "openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT>",
        "namespace": "<NAMESPACE>",
        "metrics": [
          {"<METRIC_TO_FETCH>": "<NEW_METRIC_NAME>"}
        ]
      }
    ]

      다중 엔드포인트 예시:

      labels:
  com.datadoghq.ad.check_names: '["openmetrics", "openmetrics"]'
  com.datadoghq.ad.init_configs: '[{},{}]'
  com.datadoghq.ad.instances: |
    [
      {
        "openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT>",
        "namespace": "<NAMESPACE>",
        "metrics": [
          {"<METRIC_TO_FETCH>": "<NEW_METRIC_NAME>"}
        ]
      },
      {
        "openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT>",
        "namespace": "<NAMESPACE>",
        "metrics": [
          {"<METRIC_TO_FETCH>": "<NEW_METRIC_NAME>"}
        ]
      }
    ]    

      -l com.datadoghq.ad.check_names='["openmetrics"]' -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' -l com.datadoghq.ad.instances='["{\"openmetrics_endpoint\":\"http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT> \",\"namespace\":\"<NAMESPACE>\",\"metrics\":[{\"<METRIC_TO_FETCH>\": \"<NEW_METRIC_NAME>\"}]}"]'

      다중 엔드포인트 예시:

      -l com.datadoghq.ad.check_names='["openmetrics", "openmetrics"]' -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{},{}]' -l com.datadoghq.ad.instances='["{\"openmetrics_endpoint\":\"http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT> \",\"namespace\":\"<NAMESPACE>\",\"metrics\":[{\"<METRIC_TO_FETCH>\": \"<NEW_METRIC_NAME>\"}]}", "{\"openmetrics_endpoint\":\"http://%%host%%:<PROMETHEUS_PORT>/<PROMETHEUS_ENDPOINT> \",\"namespace\":\"<NAMESPACE>\",\"metrics\":[{\"<METRIC_TO_FETCH>\": \"<NEW_METRIC_NAME>\"}]}"]'

      다음 설정 플레이스홀더 값을 사용합니다:

      플레이스홀더설명
      <PROMETHEUS_PORT>Prometeus 엔드포인트에 액세스하기 위해 연결할 포트입니다. 자동 탐지 템플릿 변수 %%port%%를 사용할 수도 있습니다.
      <PROMETHEUS_ENDPOINT>Prometheus 형식으로 컨테이너에서 제공하는 메트릭의 URL 경로입니다.
      <NAMESPACE>Datadog에서 볼 때 모든 메트릭에 접두사가 붙도록 네임스페이스를 설정합니다.
      <METRIC_TO_FETCH>Prometheus 엔드포인트에서 가져올 Prometheus 메트릭 키입니다.
      <NEW_METRIC_NAME>Datadog에서 <METRIC_TO_FETCH> 메트릭 키를 <NEW_METRIC_NAME>로 변환합니다.

      metrics 설정은 사용자 지정 메트릭으로 검색할 메트릭 목록입니다. 가져올 각 메트릭과 원하는 메트릭 이름을 {"<METRIC_TO_FETCH>":"<NEW_METRIC_NAME>"}와 같이 키-값 쌍으로 Datadog에서 포함합니다. 또는 정규식으로 해석된 메트릭 이름 문자열 목록을 제공하여 원하는 메트릭을 현재 이름으로 가져올 수도 있습니다. **참고: 정규식은 잠재적으로 많은 사용자 지정 메트릭을 전송할 수 있습니다.

      namespace 및 metrics를 포함하여 인스턴스에 사용할 수 있는 매개 변수 전체 목록은 sample configuration openmetrics.d/conf.yaml을 참조하세요.

      시작하기

      단순 메트릭 수집

      컨테이너 내부에서 작동 중인 Prometheus가 노출한 메트릭 수집을 시작하려면 다음 단계를 실행하세요:

      1. Datadog 에이전트 시작:

          docker run -d --cgroupns host \
    --pid host \
    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
    -v /proc/:/host/proc/:ro \
    -v /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro \
    -e DD_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>" \
    gcr.io/datadoghq/agent:latest

          docker run -d -e DD_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>" \
    gcr.io/datadoghq/agent:latest \
    -v \\.\pipe\docker_engine:\\.\pipe\docker_engine

        • OpenMetrics 검사용 자동 탐지 라벨을 사용해 에이전트가 수집할 예제 메트릭을 노출하는 Prometheus 컨테이너를 시작합니다.

          다음 라벨을 사용해 에이전트가 promhttp_metric_handler_requests, promhttp_metric_handler_requests_in_flight, 그리고 go_memory로 시작하는 모든 노출된 메트릭을 수집하도록 합니다.

          labels:
  com.datadoghq.ad.check_names: '["openmetrics"]'
  com.datadoghq.ad.init_configs: '[{}]'
  com.datadoghq.ad.instances:  |
    [
      {
        "openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:%%port%%/metrics",
        "namespace": "documentation_example_docker",
        "metrics": [
          {"promhttp_metric_handler_requests": "handler.requests"},
          {"promhttp_metric_handler_requests_in_flight": "handler.requests.in_flight"},
          "go_memory.*"
        ]
      }
    ]

          이 라벨과 함께 Prometeus 컨테이너 예제를 시작하려면 다음을 실행합니다:

          docker run -d -l com.datadoghq.ad.check_names='["openmetrics"]' -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' -l com.datadoghq.ad.instances='[{"openmetrics_endpoint":"http://%%host%%:%%port%%/metrics","namespace":"documentation_example_docker","metrics":[{"promhttp_metric_handler_requests":"handler.requests"},{"promhttp_metric_handler_requests_in_flight":"handler.requests.in_flight"},"go_memory.*"]}]' prom/prometheus

        • 메트릭 요약 페이지로 이동하여 수집된 메트릭을 확인합니다:

          Prometheus metric collected docker

        사용자 지정에서 공식 통합까지

        기본적으로 일반 Prometheus 검사에서 검색된 모든 메트릭은 사용자 지정 메트릭으로 간주됩니다. 기성 소프트웨어를 모니터링하면서 공식 통합이 필요하다고 생각되면 주저하지 마시고 참여해 주세요!

        공식 통합에는 전용 디렉토리가 있습니다. 일반 검사에는 기본 설정 및 메트릭 메타데이터를 하드코딩하는 기본 인스턴스 메커니즘이 있습니다. 예를 들어, kube-proxy 통합을 참조하세요.

        추가 유용한 문서, 링크 및 기사:

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